python [m::n],[...,i]用法

在搬运别人代码时遇到了两个没见过的索引方式，自己试验之后，大概搞懂了

a = [1,2,3,4,5,6,7,8]
>>>b=a[3::1]
>[4,5,6,7,8]
>>>b=a[3::2]
>[4,6,8]

这里我们就可以推断出，这是省略索引终值的一种列表索引方式，m为起点，n为步长，省略的终值就默认为列表末尾。

这种用法是在JitterBoxes的代码中第一次见到的，结合代码中的注释和个人测试

import torch
j = torch.rand(2,4,3)
>>> j
tensor([[[0.3887, 0.2432, 0.9022],
         [0.2856, 0.0068, 0.0999],
         [0.4403, 0.9478, 0.3475],
         [0.6689, 0.4678, 0.4336]],

        [[0.8936, 0.4579, 0.7158],
         [0.4619, 0.4099, 0.6898],
         [0.8577, 0.7383, 0.8655],
         [0.3997, 0.4814, 0.2157]]])
>>> j[...,0]
tensor([[0.3887, 0.2856, 0.4403, 0.6689],
        [0.8936, 0.4619, 0.8577, 0.3997]])
>>> j[...,3]
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 1 with size 3`
>>> j[...,2]
tensor([[0.9022, 0.0999, 0.3475, 0.4336],
        [0.7158, 0.6898, 0.8655, 0.2157]])

到这里我们就可以总结出规律了，…的作用就是把tensor高维度的索引省略了，直接按最后一个维度进行索引。